Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей

Кратко рассмотрено состояние энергосетей в Украине и за рубежом. Показана актуальность создания сетей нового поколения, а также приведена постановка задачи управления смарт гридом и подзадач, которые при этом возникают. Предложено решение задачи прогнозирования электроэнергии с помощью нейронных сет...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2014
Автори:	Николаев, С.С., Тимошенко, Ю.А.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2014
Назва видання:	Системні дослідження та інформаційні технології
Теми:	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86114
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей / С.С. Николаев, Ю.А. Тимошенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 4. — С. 75-86. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-86114
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-861142015-09-09T03:01:58Z Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Кратко рассмотрено состояние энергосетей в Украине и за рубежом. Показана актуальность создания сетей нового поколения, а также приведена постановка задачи управления смарт гридом и подзадач, которые при этом возникают. Предложено решение задачи прогнозирования электроэнергии с помощью нейронных сетей. Рассмотрена структура и описан выбор параметров нейронной сети для составления суточных прогнозов потребления электричества. Описан алгоритм обучения сети, входные и выходящие данные. Описана процедура отбора входных признаков. Проведён анализ зависимости точности прогноза от выбора входных признаков. Выявлено, что при подаче на вход сети в качестве отдельных признаков индикаторов праздничных дней, можно улучшить качество прогнозируемого результата. Также показано влияние погодных факторов на точность получаемых прогнозов. Коротко розглянуто стан енергомереж в Україні і за кордоном. Показано актуальність створення мереж нового покоління, а також наведено постановку задачі управління смарт грідом і підзадач які при цьому виникають. Запропоновано вирішення задачі прогнозування електроенергії за допомогою нейронних мереж. Розглянуто структуру й описанио вибір параметрів нейронної мережі для складання добових прогнозів споживання електрики. Описано алгоритм навчання мережі, вхідні та вихідні дані. Описано процедуру відбору вхідних ознак. Проведено аналіз залежності точності прогнозу від вибору вхідних ознак. Виявлено, що під час на вхід мережі в якості окремих ознак індикаторів святкових днів, можна поліпшити якість прогнозованого результату. Також показано вплив погодних факторів на точність одержуваних прогнозів. In this article, the state of the electrical grid in Ukraine and abroad is briefly described. The urgency of creating a new generation networks is explained. The formulation of the Smart Grid control problem is presented as well as other subtasks which occur dur ing the problem solving process. The paper provides a solution to the problem of forecasting electric power using neural networks. The neural network structure and selection of the input parameters as well as an algorithm for network training are described to produce daily forecasts of electricity consumption. The input data, output data, and feature selection algorithm are described. Authors studied the dependence between the accuracy of prediction and the choice of input features. An interesting fact was revealed that when holidays data were added as separate features indicators to the network input, the quality of the forecast results could be improved. Also, the effect of weather conditions on the accuracy of the forecasts is shown. 2014 Article Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей / С.С. Николаев, Ю.А. Тимошенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 4. — С. 75-86. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 1681–6048 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86114 004.9 ru Системні дослідження та інформаційні технології Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
spellingShingle	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А. Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей Системні дослідження та інформаційні технології
description	Кратко рассмотрено состояние энергосетей в Украине и за рубежом. Показана актуальность создания сетей нового поколения, а также приведена постановка задачи управления смарт гридом и подзадач, которые при этом возникают. Предложено решение задачи прогнозирования электроэнергии с помощью нейронных сетей. Рассмотрена структура и описан выбор параметров нейронной сети для составления суточных прогнозов потребления электричества. Описан алгоритм обучения сети, входные и выходящие данные. Описана процедура отбора входных признаков. Проведён анализ зависимости точности прогноза от выбора входных признаков. Выявлено, что при подаче на вход сети в качестве отдельных признаков индикаторов праздничных дней, можно улучшить качество прогнозируемого результата. Также показано влияние погодных факторов на точность получаемых прогнозов.
format	Article
author	Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А.
author_facet	Николаев, С.С. Тимошенко, Ю.А.
author_sort	Николаев, С.С.
title	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
title_short	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
title_full	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
title_fullStr	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
title_full_unstemmed	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
title_sort	прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate	2014
topic_facet	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86114
citation_txt	Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей / С.С. Николаев, Ю.А. Тимошенко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 4. — С. 75-86. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
series	Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT nikolaevss prognozirovaniepotrebleniâélektroénergiispomoŝʹûnejronnyhsetej AT timošenkoûa prognozirovaniepotrebleniâélektroénergiispomoŝʹûnejronnyhsetej
first_indexed	2023-10-18T19:32:40Z
last_indexed	2023-10-18T19:32:40Z
_version_	1796147250466914304

Прогнозирование потребления электроэнергии с помощью нейронных сетей

Репозитарії

Схожі ресурси